AlphaFold
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 15 January 2020
- Autoři
- Andrew W. Senior, Richard Evans, John Jumper, James Kirkpatrick, Laurent Sifre, Tim Green, Chongli Qin, Augustin Žídek, Alexander W. R. Nelson, Alex Bridgland, Hugo Penedones, Stig Petersen, Karen Simonyan, Steve Crossan, Pushmeet Kohli, David T. Jones, David Silver, Koray Kavukcuoglu, Demis Hassabis
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein folding prediction, Proteins
- Přístup
- Self-supervised learning
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 16.3M
- Výcviková data
- 6,622,252,080 tokens
"Neural network hyperparameters" section of https://www.nature.com/articles/s41586-019-1923-7: “7 × 4 Blocks with 256 channels, cycling through dilations 1, 2, 4, 8” “48 × 4 Blocks with 128 channels, cycling through dilations 1, 2, 4, 8” "Distogram prediction" section: "For the final layer, a position-specific bias was used" Extended Data Fig.1 (b): Shows that each block consists of 9 layers: (1) Batch norm (2) Elu (3) Project down (halves number of dimensions) (4) Batch norm (5) Elu (6) 3x3 …
Training Domains: 29,427 Average Residues per Domain: 100 Data Points per Domain: 100 × 100 = 10,000 Total Data Points = 29,427 × 10,000 = 294,270,000 ≈ 3.0 × 10⁸
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 1 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware,Third-party estimation
Estimated in the blogpost below https://www.lesswrong.com/posts/wfpdejMWog4vEDLDg/ai-and-compute-trend-isn-t-predictive-of-what-is-happening "AlphaFold: they say they trained on GPU and not TPU. Assuming V100 GPU, it's 5 days * 24 hours/day * 3600 sec/hour * 8 V100 GPU * 100*10^12 FLOP/s * 33% actual GPU utilization = 10^20 FLOP."
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Doba reálného času
- 120 hours
"Training time: about 5 days for 600,000 steps"
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement,Highly cited
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 2,773
"AlphaFold represents a considerable advance in protein-structure prediction." [Abstract]
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Improved protein structure prediction using potentials from deep learning
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
AlphaFold byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během January 2020. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein folding prediction, Proteins.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1 × 10²⁰ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 6,622,252,080 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement,Highly cited.
Odpovědi
AlphaFold — běžné otázky
AlphaFold— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1 × 10²⁰ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
AlphaFold— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
AlphaFold— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
AlphaFold— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 16.3M. "Neural network hyperparameters" section of https://www.nature.com/articles/s41586-019-1923-7: “7 × 4 Blocks with 256 channels, cycling through dilations 1, 2, 4, 8” “48 × 4 Blocks with 128 channels, cycling through dilations 1, 2, 4, 8” "Distogram prediction" section: "For the final layer, a position-specific bias was used" Extended Data Fig.1 (b): Shows that each block consists of 9 layers: (1) Batch norm (2) Elu (3) Project down (halves number of dimensions) (4) Batch norm (5) Elu (6) 3x3 kernel with dilation (7) Batch norm (8) Elu (9) Project up (doubles number of dimensions) Dilations don't change the number of parameters in each filter Assuming that projection layers are convolutional layers with 1x1 kernels Parameter estimate for each layer in a 256 channel block: (1) 256*2 = 512 (2) 0 (3) 1*1*256*128 = 32768 (4) 128*2 = 256 (5) 0 (6) 3*3*128*128 = 147456 (7) 128*2 = 256 (8) 0 (9) 1*1*128*256 + 256 = 33024 Total = 214272 Parameter estimate for each layer in a 128 channel block: (1) 128*2 = 256 (2) 0 (3) 1*1*128*64 = 8192 (4) 64*2 = 128 (5) 0 (6) 3*3*64*64 = 36864 (7) 64*2 = 128 (8) 0 (9) 1*1*64*128 + 128 = 8320 Total = 53897 Estimate total network = 7*4*214272 + 48*4*53897 = 5992616 + 10348224 = 16340840 ~ 16e6 Within a factor of 2 of the estimate of 21M parameters stated in: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7305407/ [Previous approximation: 7 * 4 * 256 * 3 * 3 * 256 + 48 * 4 * 128 * 3 * 3 * 128 = 44826624]. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
AlphaFold— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
AlphaFold— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
AlphaFold— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein folding prediction, Proteins. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.